一个为分布式环境设计的任务调度与重试平台,高灵活高效率,系统安全便捷,分布式重试杀器!(附源码)
背景
近日挖掘到一款名为“SnailJob”的分布式重试开源项目,它旨在解决微服务架构中常见的重试问题。在微服务大行其道的今天,我们经常需要对某个数据请求进行多次尝试。然而,当遇到网络不稳定、外部服务更新或下游服务负载过高等情况时,请求可能会失败。这时,重试机制就显得尤为重要。SnailJob应运而生。
简介
SnailJob是一个为分布式环境设计的任务调度与重试平台,特点包括高灵活性、可靠性和效率。它采用分区模式实现核心功能,提供高度的可伸缩性和容错能力。同时,SnailJob具备完善的权限管理、强大的告警监控功能,并提供了用户友好的界面交互,确保了操作的简便性和系统的安全性。
特性一览
-
易用性:完善的文档帮助新手快速接入和熟悉系统,全流程的保姆级视频讲解每一个功能点,沉浸式学习和使用SnailJob。
-
高性能:系统采用多bucket模式,借助负载均衡算法,确保每个节点能够均衡处理任务,同时支持无限水平扩展,轻松应对海量任务调度
-
配置多样化:SnailJob控制台提供了多样化的参数配置,包括路由策略、Id生成模式、分区指定、退避策略、最大重试次数、告警通知等。满足用户在不同场景下的配置需求。
-
分布式调度任务:高性能分布式任务调度框架,无需外部中间件即可实现秒级任务调度。支持集群、广播和分片模式,以及多种阻塞策略。提供监控和实时日志功能,便于开发人员监控任务状态。
-
多样化告警对接:支持多样化的告警方式包括 邮箱、企业微信、钉钉、飞书、Webhook
为啥选择SnailJob
对于系统中核心场景的数据安全是非常重要的保障手段, 基于内存重试策略(目前业界比较比较出名的SpringRetry或者GuavaRetry都是基于内存重试实现的)数据的持久性得不到保障, SnailJob提供了本地重试、服务端重试、本地重试和服务端重试相结合三种重试模式。SnailJob的本地重试方案依然保留了内存重试的策略,应对短暂不可用场景下的快速补偿。服务端重试则实现了数据的持久化,支持多种数据库配置。用户可以通过控制台管理异常数据,自定义多种配置,便捷地完成数据补偿操作。
快速入门服务部署
https://snailjob.opensnail.com/docs/guide/service_deployment.html
HelloWorld
https://snailjob.opensnail.com/docs/guide/hello_world.html
系统展示


总结
SnailJob通过其灵活高效的任务调度和重试机制,确保了业务的连续性和稳定性,同时高度可伸缩的分区模式支持了系统的容错性和扩展性。完善的权限管理和强大的告警监控保障了系统的安全性和可靠性,而友好的用户界面大大提升了操作的便捷性。总的来说,SnailJob是现代复杂计算环境中确保任务高效执行和监控的理想选择。
项目地址:https://gitee.com/aizuda/snail-job
相关文章:
一个为分布式环境设计的任务调度与重试平台,高灵活高效率,系统安全便捷,分布式重试杀器!(附源码)
背景 近日挖掘到一款名为“SnailJob”的分布式重试开源项目,它旨在解决微服务架构中常见的重试问题。在微服务大行其道的今天,我们经常需要对某个数据请求进行多次尝试。然而,当遇到网络不稳定、外部服务更新或下游服务负载过高等情况时,请求…...
攻防世界(CTF)~Misc-Banmabanma
题目介绍 附件下载后得到一张图片类,似一只斑马,仔细观看发现像条形码 用条形码在线阅读查看一下 条形码在线识别 flag{TENSHINE}...
获取淘宝直播间弹幕数据的技术探索实践方法
在数字时代,直播已成为电商营销的重要渠道之一,而弹幕作为直播互动的核心元素,蕴含着丰富的用户行为和情感数据。本文将详细介绍如何获取淘宝直播间弹幕数据的技术方法和步骤,同时分析不同工具和方法的优缺点,并提供实…...
Python 卸载所有的包
Python 卸载所有的包 引言正文 引言 可能很少有小伙伴会遇到这个问题,当我们错误安装了一些包后,由于包之间有相互关联,导致一些已经安装的包无法使用,而由于我们已经安装了很多包,它们的名字我们并不完全知道&#x…...
JWT(JSON Web Token)、Token、Session和Cookie
JWT(JSON Web Token)、Token、Session和Cookie都是Web开发中常用的概念,它们各自在不同的场景下发挥着重要的作用。以下是对这四个概念的详细解释和比较: 一、JWT(JSON Web Token) 定义:JWT是一…...
国内知名人工智能AI大模型专家培训讲师唐兴通讲授AI办公应用人工智能在营销与销售过程中如何应用数字化赋能
AI如火如荼,对商业与社会影响很大。 目前企业广泛应用主要是在营销、销售方向,提升办公效率等方向。 从喧嚣的AI导入营销与销售初步阶段,那么当下,领先的组织与个人现在正在做什么呢? 如何让人性注入冷冰冰的AI&…...
Android常用C++特性之std::swap
声明:本文内容生成自ChatGPT,目的是为方便大家了解学习作为引用到作者的其他文章中。 std::swap 是 C 标准库中提供的一个函数,位于 <utility> 头文件中。它用于交换两个变量的值。 语法: #include <utility>std::s…...
MongoDB数据库详解:特点、架构与应用场景
目录 MongoDB 简介MongoDB 的核心特点 2.1 面向文档的存储2.2 动态架构2.3 水平扩展能力2.4 强大的查询能力 MongoDB 的架构设计 3.1 存储引擎3.2 集群架构3.3 副本集(Replica Set)3.4 分片(Sharding) MongoDB 常见应用场景 4.1 …...
【C语言刷力扣】1678.设计Goal解析器
题目: 解题思路: 遍历分析每一个字符,对不同情况分别讨论。 若是字符 G ,则 res 中添加字符 G若是字符 ( ,则再分别讨论。 若下一个字符是 ), 则在 res 末尾添加字符 o若下一个字符…...
RK3568平台开发系列讲解(I2C篇)i2c 总线驱动介绍
🚀返回专栏总目录 文章目录 一、i2c 总线定义二、i2c 总线注册三、i2c 设备和 i2c 驱动匹配规则沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 i2c 总线驱动由芯片厂商提供,如果我们使用 ST 官方提供的 Linux 内核, i2c 总线驱动已经保存在内核中,并且默认情况下已经…...
xilinx中bufgce
在Xilinx的FPGA设计中,BUFGCE是一种重要的全局时钟缓冲器原语,它基于BUFGCTRL并以一些引脚连接逻辑高电位和低电位。以下是对BUFGCE的详细解析: 一、BUFGCE的功能与特点 功能:BUFGCE是带有时钟使能信号的全局缓冲器。它接收一个时…...
雷池+frp 批量设置proxy_protocol实现真实IP透传
需求 内网部署safeline,通过frp让外网访问内部web网站服务,让safeline记录真实外网攻击IP safeline 跟 frp都部署在同一台服务器:192.168.2.103 frp client 配置 frpc只需要在https上添加transport.proxyProtocolVersion "v2"即…...
DAY27||回溯算法基础 | 77.组合| 216.组合总和Ⅲ | 17.电话号码的字母组合
回溯算法基础知识 一种效率不高的暴力搜索法。本质是穷举。有些问题能穷举出来就不错了。 回溯算法解决的问题有: 组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题:一个N个数…...
js基础速成12-正则表达式
正则表达式 正则表达式(Regular Expression)或 RegExp 是一种小型编程语言,有助于在数据中查找模式。RegExp 可以用来检查某种模式是否存在于不同的数据类型中。在 JavaScript 中使用 RegExp,可以使用 RegExp 构造函数࿰…...
使用Selenium自动化测试定位iframe以及修改img标签的display属性值
在使用 Selenium 进行自动化测试时,处理 iframe 是一个常见问题。当页面中出现 iframe 时,需要先切换到该 iframe 内部,才能正常定位和操作其中的元素。以下是处理 iframe 的步骤和示例代码: 步骤 切换到 iframe:使用…...
DAY13
面试遇到的新知识点 char str[10],只有10个字符的空间,但是只能存储9个字符,最后一个字符用来存储终止符\0 strlen只会计算\n,不会计算\0 值传递: void test2(char * str) {str "hello\n"; }int main() {char * str;test2(str);…...
WPF 自定义用户控件(Content根据加减按钮改变值)
前端代码: <UserControl.Resources><Style x:Key"Num_Button_Style" TargetType"Button"><Setter Property"MinWidth" Value"30" /><Setter Property"Height" Value"35" />&l…...
CPU、GPU、显卡
CPU VS GPUCPU(Central Processing Unit),中央处理器GPU(Graphics Processing Unit),图形处理单元GPU 的技术演变CUDA(Compute Unified Device Architecture) 显卡(Video…...
深入理解 Django 自定义用户模型
1. 引言 Django 作为一个强大的 Web 框架,内置了用户认证系统。然而,实际项目中我们通常需要扩展用户模型,以满足不同的业务需求。Django 提供了继承 AbstractUser 的方式,让我们能够轻松地定制用户模型。本文将通过一个自定义用…...
顺序表和链表的区别
顺序表和链表的区别 不同点顺序表链表(带头双向循环)存储空间物理上一定连续逻辑上连续物理上不一定连续随机访问(用下标随机访问)支持:O(1)不支持:O(N)任意位置插入或者删除元素可能需要搬移元素…...
QMCDecode终极指南:3步搞定QQ音乐加密文件,让音乐真正属于你
QMCDecode终极指南:3步搞定QQ音乐加密文件,让音乐真正属于你 【免费下载链接】QMCDecode QQ音乐QMC格式转换为普通格式(qmcflac转flac,qmc0,qmc3转mp3, mflac,mflac0等转flac),仅支持macOS,可自动识别到QQ音乐下载目录…...
把闲置NAS变成数据中枢:Docker部署MySQL全流程与Python连接实战
把闲置NAS变成数据中枢:Docker部署MySQL全流程与Python连接实战 家里那台吃灰的NAS,除了存电影和备份照片,还能干点更有技术含量的事吗?当然可以!今天我们就来彻底激活它的潜力,将它打造成家庭数据处理的&q…...
从AVX512到Tensor Core:聊聊那些‘纸上算力’和‘实际跑分’为啥总对不上
从AVX512到Tensor Core:揭秘理论算力与实际性能的鸿沟 当你在产品手册上看到某款CPU标称2.4T FLOPS的峰值算力,或是GPU宣称能提供数十TFLOPs的AI加速性能时,是否曾兴奋地购入设备,却在运行实际工作负载时大失所望?这种…...
从PubMed到VOSviewer:手把手教你用MeSH词表做更精准的医学文献关键词共现分析
从PubMed到VOSviewer:解锁MeSH词表在医学文献分析中的精准力量 医学研究者常面临海量文献的筛选难题——如何从数万篇论文中快速识别核心研究方向?传统的关键词共现分析往往被"aged"、"female"等高频但低区分度的词汇干扰࿰…...
避坑指南:在Codesys V3.5中用ST处理XML,我踩过的那些‘坑’
Codesys实战:ST语言处理XML文件的7个关键陷阱与解决方案 在工业自动化领域,XML作为数据交换的标准格式,其重要性不言而喻。然而,当我们在Codesys V3.5环境下使用ST语言处理XML文件时,往往会遇到一系列令人头疼的问题。…...
智慧树刷课插件:如何用自动化工具解放你的学习时间
智慧树刷课插件:如何用自动化工具解放你的学习时间 【免费下载链接】zhihuishu 智慧树刷课插件,自动播放下一集、1.5倍速度、无声 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhihuishu 你是否曾经花费大量时间在智慧树平台上手动点击视频、处…...
【AI】关于claude code长会话过程中逐渐遗忘给它提供的标准操作规范问题思考
问题 在使用claude code的时候,我发现,我提供了一系列的操作规范,比如代码编译,容器创建,资源初始化等标准化的操作规范,我让它按照规范执行操作。会话前期,它会严格执行,但是会话长…...
3个步骤快速定位Windows热键占用者:Hotkey Detective完整实战指南
3个步骤快速定位Windows热键占用者:Hotkey Detective完整实战指南 【免费下载链接】hotkey-detective A small program for investigating stolen key combinations under Windows 7 and later. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/hotkey-detective …...
CANN/asc-devkit asc_any函数
asc_any 【免费下载链接】asc-devkit 本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言,原生支持C和C标准规范,主要由类库和语言扩展层构成,提供多层级API,满足多维场景算子开发诉求。 项目地址: https://gitcode.com/ca…...
Perplexity文化新闻搜索效率翻倍:从冷启动到高信噪比输出的7个被低估的底层参数配置
更多请点击: https://codechina.net 第一章:Perplexity文化新闻搜索效率翻倍:从冷启动到高信噪比输出的7个被低估的底层参数配置 Perplexity 的文化新闻检索能力并非仅由模型规模或训练数据量决定,其真实效能高度依赖于七个常被忽…...
